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這本書提出和調研歸一化技術與深度分析訓練深度神經網絡。此外，作者還提供了針對特定任務設計新的規范化方法和網絡體系結構的技術細節。歸一化方法可以提高深度神經網絡(DNNs)的訓練穩定性、優化效率和泛化能力，已成為大多數先進DNN體系結構的基本組成部分。作者為闡述、理解和應用規范化方法提供了指導方針。這本書是理想的讀者致力于發展新的深度學習算法和/或其應用程序，以解決計算機視覺和機器學習任務中的實際問題。這本書也作為資源的研究人員，工程師，和學生誰是新的領域和需要了解和訓練DNN。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-14595-7

Python是訪問、操作和從各種數據中獲得見解的理想選擇。Python for Data Science通過根植于實際示例和實踐活動的邊做邊學的方法向您介紹Python的數據分析世界。您將學習如何編寫Python代碼來獲取、轉換和分析數據，為業務管理、市場營銷和決策支持中的用例實踐最先進的數據處理技術。

您將發現Python豐富的用于基本操作的內置數據結構集，以及用于數據科學的健壯的開源庫生態系統，包括NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlib等。這些示例展示了如何以各種格式加載數據，如何簡化、分組和聚合數據集，以及如何創建圖表、地圖和其他可視化功能。后面的章節將深入展示真實世界的數據應用，包括使用位置數據為出租車服務提供動力，市場籃子分析來識別共同購買的商品，以及機器學習來預測股票價格。

這本書從數據處理和分析的概念介紹開始，解釋一個典型的數據處理管道。然后，我們將介紹Python的內置數據結構和一些廣泛用于數據科學應用程序的第三方Python庫。接下來，我們將探討用于獲取、組合、聚合、分組、分析和可視化不同大小和數據類型的數據集的日益復雜的技術。隨著本書的深入，我們將把Python數據科學技術應用到商業管理、市場營銷和金融領域的實際用例中。每一章都包含“練習”部分，這樣你就可以練習和鞏固你剛剛學到的知識。

第一章: 數據的基礎知識為理解使用數據的基本要素提供了必要的背景知識。您將了解到數據有不同的類別，包括結構化、非結構化和半結構化數據。然后，您將了解典型數據分析過程中涉及的步驟。

第二章:Python數據結構介紹Python內置的四種數據結構:列表、字典、元組和集合。您將看到如何使用每個結構，以及如何將它們組合成更復雜的結構，可以表示現實世界的對象。

第三章:Python數據科學庫討論了Python健壯的第三方數據分析和操作庫生態系統。您將看到pandas庫及其主要數據結構Series和DataFrame，它們已經成為面向數據的Python應用程序的實際標準。您還將了解NumPy和scikit-learn，這兩個庫通常用于數據科學。

第四章:從文件和api訪問數據深入了解獲取數據并將其加載到腳本中的細節。您將學習如何將不同來源的數據(如文件和api)加載到Python腳本中的數據結構中，以便進行進一步處理。

第五章:使用數據庫繼續討論將數據導入Python，涵蓋了如何使用數據庫數據。您將看到訪問和操作存儲在不同類型數據庫中的數據的示例，包括關系數據庫(如MySQL)和NoSQL數據庫(如MongoDB)。 第六章:聚合數據通過對數據進行分組并進行聚合計算來解決匯總數據的問題。您將學習使用pandas對數據進行分組，并生成小計、總計和其他聚合。 第七章:結合數據集介紹了如何將來自不同數據源的數據組合為一個單獨的數據集。您將學習SQL開發人員用于連接數據庫表的技術，并將它們應用于內置的Python數據結構、NumPy數組和pandas DataFrames。 第八章:創建可視化討論可視化是最自然的方式揭露隱藏的數據中的模式。您將了解不同類型的可視化，如線形圖、條形圖和直方圖，并將了解如何使用用于繪圖的主要Python庫Matplotlib創建它們。您還將使用Cartopy庫來生成映射。 第九章:分析位置數據解釋如何使用geopy和Shapely庫處理位置數據。您將學習獲取和使用靜止和移動物體的GPS坐標的方法，并將探索拼車服務如何為給定的皮卡識別最佳汽車的現實世界示例。 第十章:分析時間序列數據提出了一些分析技術可以應用于時間序列數據中提取有意義的數據。特別地，本章中的例子說明了時間序列數據分析如何應用于股票市場數據。 第十一章:從數據中獲得洞察力探討了從數據中獲得洞察力的策略，以便做出明智的決定。例如，您將學習如何發現超市中銷售的產品之間的關聯，從而確定在一次交易中經常一起購買的商品組(對推薦和促銷有用)。 第十二章:機器學習數據分析涵蓋了使用scikitlearn先進的數據分析任務。您將訓練機器學習模型，根據產品的星級評級對產品評論進行分類，并預測股票價格的趨勢。

利用Python及其標準庫中的數值和數學模塊，以及流行的開源數值Python包，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。這個完全修訂的版本，更新了每個包的最新細節和更改Jupyter項目，演示了如何在大數據，云計算，金融工程，商業管理和更多的數字計算解決方案和數學模型應用。

Numerical Python，第二版，提供了許多使用Python在數據科學和統計中應用的全新案例研究示例，以及對以前的許多示例的擴展。由于Python的語法簡單而高級，以及數據分析的多種選項，因此它們都展示了Python在快速開發和探索性計算方面的強大功能。

閱讀本書后，讀者將熟悉許多計算技術，包括基于數組和符號計算，可視化和數字文件I/O，方程求解，優化，插值和積分，以及領域特定的計算問題，如微分方程求解，數據分析，統計建模和機器學習。

科學和數值計算是研究、工程和分析領域的一個蓬勃發展的領域。在過去的幾十年里，計算機行業的革命為計算機從業者提供了新的和強大的工具。這使得前所未有的規模和復雜性的計算工作成為可能。結果，整個領域和行業如雨后春筍般涌現出來。這種發展仍在繼續，隨著硬件、軟件和算法的不斷改進，它正在創造新的機會。最終，實現這一運動的技術是近幾十年來發展起來的強大的計算硬件。然而，對于計算從業者來說，用于計算工作的軟件環境與執行計算的硬件同等重要(如果不是更重要的話)。這本書是關于一個流行的快速增長的數值計算環境:Python編程語言及其用于計算工作的庫和擴展的充滿活力的生態系統。

計算是一項跨學科的活動，需要理論和實踐學科的經驗和專業知識:對數學和科學思維的牢固理解是有效計算工作的基本要求。同樣重要的是在計算機編程和計算機科學方面的扎實訓練。這本書的作用是通過介紹如何使用Python編程語言和圍繞該語言出現的計算環境來完成科學計算，從而將這兩個主題連接起來。在這本書中，假定讀者先前有一些數學和數值方法的訓練，以及Python編程的基本知識。這本書的重點是介紹用Python解決計算問題的實用方法。簡要介紹的理論涵蓋的主題給出在每一章，以介紹符號和提醒讀者的基本方法和算法。然而，這本書并不是對數值方法的自洽處理。為了幫助讀者以前不熟悉這本書的一些主題，進一步閱讀的參考文獻在每一章的結尾。同樣，沒有Python編程經驗的讀者可能會發現，將這本書和一本專注于Python編程語言本身的書一起閱讀會很有用

//www.programmer-books.com/wp-content/uploads/2019/02/Numerical-Python-2nd-Edition.pdf

高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

從一開始，Java就席卷了編程世界。它的特性和功能為開發人員提供了編寫健壯的跨平臺應用程序所需的工具。Java基礎向您介紹這些工具和功能，它們將使您能夠創建Java程序。

本書首先介紹了該語言，它的哲學，以及隨著時間的演變，直到最新的版本。您將了解javac/java工具是如何工作的，以及java包是什么——java程序通常是如何組織的。一旦您熟悉了這一點，您將了解該語言的高級概念，如控制流關鍵字。

您將探索面向對象編程以及它在使Java成為現在的樣子中所扮演的角色。在結束語中，您將掌握類、類型轉換和接口，并理解數據結構、數組、字符串、異常處理和創建泛型的使用。

在本書結束時，您將學會編寫程序，自動化任務，學習算法和數據結構的高級課程，或探索更高級的Java課程。

你會學到什么 在代碼中使用數據類型、數據結構和控制流創建和運行Java程序 在創建對象時實現最佳實踐 使用構造函數和繼承 了解先進的數據結構，以組織和存儲數據 在編譯期間為更強的檢查類型使用泛型 學習在代碼中處理異常

這本書是給誰的 Java基礎是為那些熟悉一些編程語言并想要快速介紹Java最重要原理的技術愛好者設計的。

學習Ruby中面向對象編程背后的原理，并在幾章中創建一個功能完整的基于Ruby 3的應用程序。您將基本了解許多輔助技術，如數據庫、XML、web框架和網絡—其中一些技術將是您的第一個Ruby應用程序所需要的。基于暢銷的第一和第二版，開始Ruby 3，第四版是一個學習Ruby的引導指南。

這本書的新版本提供了與以前版本相同的對Ruby的精彩介紹，并對Ruby的最新版本進行了更新，包括通過改進分配器實現的性能，減少了堆碎片等。此外，還添加了:即時編譯器的詳細信息，GIL(全局解釋器鎖)限制的減少，以及靜態類型檢查器。

您將看到為什么輕量級和敏捷的Ruby編程語言仍然是構建當今web應用程序的開發人員的一個流行的開源腳本選擇。這本書也可以作為一本教科書或一本關于開始Ruby編程的教科書的伴侶使用。在閱讀和使用這本書之后，你將對用Ruby語言編程有一個堅實的掌握。

你會學到什么 了解Ruby的基本原理及其面向對象的構建塊 使用Ruby庫、gem和文檔 使用文件和數據庫 編寫和部署Ruby應用程序 利用各種Ruby web框架并有效地使用它們 用Ruby做網絡編程

這本書是給誰的 初學者、Ruby新程序員以及對學習Ruby編程語言基礎感興趣的web開發人員。

//www.apress.com/gp/book/9781484263235

本書基于易于理解且具有數據科學相關的豐富的庫的Python語言環境，從零開始講解數據科學工作。具體內容包括：Python速成，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯算法，等等。作者借助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，詳細展示了什么是數據科學。

介紹數據科學基本知識的重量級讀本，Google數據科學家作品。

數據科學是一個蓬勃發展、前途無限的行業，有人將數據科學家稱為“21世紀頭號性感職業”。本書從零開始講解數據科學工作，教授數據科學工作所必需的黑客技能，并帶領讀者熟悉數據科學的核心知識——數學和統計學。

作者選擇了功能強大、簡單易學的Python語言環境，親手搭建工具和實現算法，并精心挑選了注釋良好、簡潔易讀的實現范例。書中涵蓋的所有代碼和數據都可以在GitHub上下載。

• 簡單介紹Python
• 回顧一下線性幾何、統計和概率知識，了解搞數據科學的時候怎么使用它們
• 收集、探索、清理、轉換和操作數據
• 了解機器學習的基本知識
• 實現K近鄰、樸素貝葉斯、線性及邏輯回歸、決策樹、神經網絡及聚類等模型
• 探索推薦系統、自然語言處理、網絡分析、MapReduce，還有數據庫

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

理解并實施panda的大數據分析解決方案，強調性能。本書通過探索其底層實現和數據結構，增強了您使用Python數據分析庫pandas的直覺。

《Pandas 編程思想》介紹了大數據的主題，并通過觀看pandas幫助解決的激動人心和有影響力的項目來展示概念。從那里，您將學習按大小和類型評估您自己的項目，以確定pandas是否適合您的需要。作者Hannah Stepanek解釋了如何在pandas中有效地加載和規范化數據，并回顧了一些最常用的加載器和它們的幾個最強大的選項。然后，您將了解如何有效地訪問和轉換數據，應該避免哪些方法，以及何時使用更高級的性能技術。您還將學習基本的數據訪問、學習panda和直觀的字典語法。此外，還討論了如何選擇正確的DataFrame格式、使用多層次的DataFrame以及將來如何改進panda。

在本書結束時，您將對pandas庫的底層工作原理有一個牢固的理解。準備好用正確的方法在你自己的項目中做出自信的決定。

你將學到什么

• 理解pandas的底層數據結構，以及為什么在某些情況下它會這樣執行
• 了解如何使用pandas正確地提取、轉換和加載數據，重點關注性能
• 選擇正確的數據格式，使數據分析簡單有效。
• 使用其他Python庫提高pandas操作的性能

這本書是給誰的

• 具有基本Python編程技能的軟件工程師熱衷于在大數據分析項目中使用pandas。Python軟件開發人員對大數據感興趣。

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識